Современные модели искусственного интеллекта, в частности GPT-4.5, демонстрируют прогностические способности, сравнимые с человеческими суперпрогнозистами — элитой в области предсказания геополитических и экономических событий. Согласно текущим трендам, ИИ может достичь полного паритета с лучшими человеческими прогнозистами в течение одного года.
Технологический прорыв в прогнозировании
Сооснователь OpenAI Грег Брокман в своем твите от 9 октября 2025 года сослался на бенчмарк Forecasting Research Institute, где GPT-4.5 показал результаты, приближающиеся к уровню суперпрогнозистов. Эти специалисты, концепция которых была популяризирована психологом Филипом Тетлоком в 2015 году, известны исключительной точностью в предсказании сложных событий благодаря вероятностному мышлению и агрегации разнообразных источников информации.
Бенчмарк оценивает модели на реальных задачах прогнозирования — от геополитических событий до рыночных сдвигов и технологических прорывов, используя метрики типа Brier scores для измерения калибровки и разрешающей способности.
Эволюция возможностей ИИ
Прогресс в этой области нарастает экспоненциально. Еще в марте 2023 года GPT-4 показывал сильные результаты в симулированных турнирах прогнозирования, превосходя средних людей, но уступая суперпрогнозистам. К октябрю 2025 года разрыв значительно сократился благодаря улучшению:
- Способностей к рассуждению в больших языковых моделях
- Интеграции мультимодальных данных
- Тонкой настройке на обширных наборах исторических прогнозов
Этот тренд коррелирует с экспоненциальным ростом вычислительных мощностей для ИИ — по данным Epoch AI за 2024 год, тренировочные вычисления удваивались каждые шесть месяцев с 2020 года.
Ирония ситуации в том, что ИИ догоняет людей в области, где человеческая интуиция всегда считалась незаменимой. Но не стоит забывать, что суперпрогнозисты — это статистические аномалии, тогда как ИИ может стать массовым инструментом точного предсказания. Вопрос не в том, превзойдет ли ИИ людей, а в том, как быстро бизнес научится монетизировать эту способность.
Бизнес-импликации и рыночные перспективы
Сближение ИИ с человеческими возможностями в прогнозировании открывает значительные рыночные возможности. Согласно отчету Gartner за апрель 2025 года, рынок аналитики на основе ИИ достигнет $150 миллиардов к 2028 году, причем прогностические приложения составят 25% этого роста.
Ключевые отрасли для внедрения:
- Финансы: управление портфелями и оценка рисков — по оценке McKinsey, улучшение точности прогнозов на 20% может принести глобальному банковскому сектору до $1 триллиона ежегодной добавленной стоимости
- Логистика: оптимизация цепочек поставок и прогнозирование спроса
- Здравоохранение: прогнозирование эпидемий и распределение ресурсов
Технические аспекты и ограничения
Технически GPT-4.5 достиг лидерства в бенчмарке благодаря улучшенному цепочечному рассуждению и увеличенным контекстным окнам, позволяющим обрабатывать сложные сценарии эффективнее предшественников. Однако сохраняются вызовы:
- Галлюцинации в прогнозах, которые можно снижать ансамблевыми методами
- Проблемы конфиденциальности данных, решаемые через федеративное обучение
- Регуляторные требования, такие как EU AI Act для высокорисковых приложений в финансах
Если текущие тренды сохранятся, ИИ может превзойти суперпрогнозистов к концу 2026 года, что откроет возможности для автоматизированного политического консультирования и других сложных приложений с потенциальной экономической ценностью свыше $500 миллиардов ежегодно к 2030 году.
По материалам Blockchain.news